【二叉树】【层次遍历】116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针

该博客围绕二叉树层次遍历展开,具体针对题目“填充每个节点的下一个右侧节点指针”,给出了使用层次遍历的解法,并分别展示了Python和Java两种语言的实现。

题目

法1:层次遍历

Python

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val: int = 0, left: 'Node' = None, right: 'Node' = None, next: 'Node' = None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right
        self.next = next
"""

class Solution:
    def connect(self, root: 'Optional[Node]') -> 'Optional[Node]':
        if not root:
            return None
        queue = collections.deque()
        queue.append(root)
        while queue:
            tmp_size = len(queue)
            pre_node = None
            for i in range(tmp_size):
                cur_node = queue.popleft()
                if cur_node.left:
                    queue.append(cur_node.left)
                if cur_node.right:
                    queue.append(cur_node.right)
                if pre_node:
                    pre_node.next = cur_node
                pre_node = cur_node
        return root

Java

class Solution {
    public Node connect(Node root) {
        if (root == null) {
            return root;
        }
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; ++i) {
                Node curNode = queue.poll();
                if (i < size - 1) {
                    curNode.next = queue.peek();
                } else {
                    curNode.next = null;
                }
                if (curNode.left != null) {
                    queue.offer(curNode.left);
                }
                if (curNode.right != null) {
                    queue.offer(curNode.right);
                }
            }
        }

        return root;
    }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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